特雷西能源科技
勘探开发大数据分析与人工智能算法引擎
Datawiz提供多源数据分析综合方案，可从Datapool自动构建样本;集成超30种标准机器学习与深度学习算法，支持自动化、可定制的训练工作流。
数据分析场景，通过系统关联地质/物探/工程全量数据与井其核心能力覆盖产量快速预测、压裂优化、甜点识别等况，大幅降低油藏建模与预测的技术门槛。
预训练大语言模型是Datawiz的重要基础，可弥补通)用AI算法的不足;当完整油藏数据存储于Datapool时，能更智能、高效地构建油藏模拟模型及替代模型。
数据融合与样本构建
智慧油藏大脑
领域智能
通用人工智能
• 支持用户指定长度尺度及时窗的多分辨率、多频率数据融合，配备即用型表查询功能
• 构建指定粒度的时空样本集，用于一体化数据挖掘
• 为物理信息神经网络 (PINN) 构建观测损失与物理损失
• 采用深度卷积神经网络/图神经网络 + Transformer 架构，构建油藏模拟替代模型
• 基于数据空间反演与贝叶斯证据学习，实现不确定性量化与缩减
• 部署物理信息神经网络，支持快速模拟与校准
• 实现油藏动态的自动报告与诊断
• 构建多代理环境，结合领域算法接口发挥大语言模型能力
• 部署强化学习代理，辅助地质导向、压裂优化及人工举升方案推荐
• 涵盖30+分类、聚类、回归算法，支持自动化模型选择与超参数优
化 (AutoML)
• 内置大语言模型 (LLM) ，可实现增强内容检索与即需即用的查询
• 便于在能源勘探开发数据分析场景中落地应用
|
|